使用 Python 将 CSV 数据导入 Neo4j 图数据库

2.5 运行查看该数据库是否为空

match(n) return n;

三、打开 Python 创建项目

3.1 创建一个包，存项目

3.2 创建一个项目

3.3 检查自己的依赖是否完全

3.3.1 点击'File'-'Settings'

3.3.2 找到'Project:PythonProject'-"Python Interpreter"

检查是否导入了neo4j、pandas、py2neo

3.4 导入相关依赖，打开 Terminal

3.5 输入命令

pip install neo4j-python-driver pandas py2neo

四、实现 Python 连接 Neo4j

4.1 Python 连接 Neo4j 测试

其中的'123456'是你刚刚建立的 Neo4j 密码，此处只需要修改该密码就可以了

4.2 导入数据集

其中地址需要改变，其它地方都不用变

运行结果如下

4.3 处理数据集

执行结果如下

4.4 初始化 neo4j 并合并数据集关系

# 初始化一个空列表来存储所有的元组
tuple_total = []
# 迭代 DataFrame 的每一行
for index, row in invoice_data.iterrows():
    ties_total = [row['人物'], row['关系'], row['关系人物']]
    # 将所有元组添加到结果列表中
    tuple_total.extend([ties_total])
print(tuple_total)

4.5 把节点导入到 Neo4j 中

# 把节点导入 neo4j 中
def create_node(people):
    for name in people:
        node_1 = Node('人物', name=name)
        graph.create(node_1)
create_node(people)

4.6 运行代码后，查看 Neo4j 是否有节点

4.7 导入节点关系

matcher = NodeMatcher(graph)
# 导入关系
for i in range(0, len(tuple_total)):
    name_1 = matcher.match('人物', name=tuple_total[i][0]).first()
    name_2 = matcher.match('人物', name=tuple_total[i][2]).first()
    rel = tuple_total[i][1]
    relationship = Relationship(name_1, rel, name_2)
    graph.create(relationship)

4.8 查看 Neo4j

五、该过程出现的 Bug

5.1 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc8 in position 0: invalid continuation byte

解决过程：

是因为你的 CSV 文件没有设置为'UTF-8'，具体过程看本文的 1.2 和 1.3 过程